Monografía Toma de Decisiones

Encabezado Corriente: TOMA DE DECISIONES EN GRUPO

Toma de Decisiones en Grupo: Métodos, Modelos y Conceptos Gamaliel Lamboy Universidad de Puerto Rico – Rí R í o Piedras

COOP 3006 – 002 Prof. Estela Pé P érez 5 de noviembre de 2011

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TOMA DE DECISIONES EN GRUPO

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Resumen Este trabajo describe los mé m étodos, modelos y conceptos de la toma de decisiones en diversos enfoques disciplinarios. Se distinguen tres enfoques principales: utilitario, psicol ógico y comunitario, los cuales se definen de acuerdo a su ámbito “natural” de desempeñ desempe ño (el campo teó teórico donde se desarrolla y aplica el modelo) y a su concepci ón de los grupos para generar un criterio de decisió decisi ón. Luego se presentan algunos ejemplos de modelos de decisi ón en cada enfoque, y se expone el rol y caracter í sticas sticas de las decisiones en cada uno. Con esto se pretende introducir al lector a distinguir entre los tres enfoques, sus objetivos espec í ficos ficos y su aplicació aplicaci ón potencial en distintos entornos laborales. Palabras Clave: Utilidad, Grupos, Decisió Decisión, Toma de Decisiones, Empoderamiento, Modelos


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Tabla De Contenido Resumen...........................................................................................................................................2 Introducción.....................................................................................................................................4 Enfoques Generales..........................................................................................................................6 Enfoque Utilitario........................................................................................................................6 Enfoque Psicológico....................................................................................................................8 Enfoque Comunitario................................................................................................................10 Ejemplos de Modelos de Decisi ón.................................................................................................12 Modelos de Decisión Utilitarios................................................................................................12 Análisis de Decisión (Keeney & Raiffa, 1976).....................................................................13 Proceso de Jerarquí a Analí tica (Saaty, 2008).......................................................................15 Modelos de Decisión Psicológicos............................................................................................16 Teorí a de Detección de Señales (Wickens, 2002).................................................................16 Prueba Secuencial de Tasas de Probabilidad (Gold & Schladen, 2007)...............................17 Modelos de Decisión Comunitarios..........................................................................................18 Modelo de Rumbos (Saegert & Winkel, 1996).....................................................................18 Modelo de Esperanza Aprendida (Zimmerman, 1990).........................................................18 Conclusión......................................................................................................................................19 Referencias.....................................................................................................................................20


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Toma de Decisiones en Grupo: Métodos, Modelos y Conceptos Introducci ón

La toma de decisiones es un fen ómeno frecuentemente ignorado por los individuos y grupos. Al momento de tomar decisiones, los esfuerzos muchas veces se concentran en buenos resultados por encima de elegir mediante un m étodo apropiado (Dean & Sharfman, 1996). De hecho, muchas veces juzgamos los criterios de decisi ón precisamente por sus resultados: son criterios efectivos si producen efectos deseados o viceversa. Pero vale recordar que los resultados deseados no surgen en vací o, sino que son producto de la informaci ón utilizada, la evidencia disponible, la relevancia subjetiva de cada informaci ón y nuestras consideraciones personales, y éstos a la vez son moldeados por la metodolog í a usada como criterio de decisi ón. Preguntarse sobre el proceso de decisión lleva a implicaciones importantes sobre nuestro proceso decisivo: por ejemplo, ¿cuál es la lógica de nuestra toma de decisiones?, ¿qu é objetivo buscamos al tomar este tipo de decisión?, ¿cómo podemos llegar a una decisión más efectiva?, etc. Un dominio de los procesos de decisión en sus diversos contextos nos permite tomar decisiones m ás efectivas (aunque no tengan el resultado deseado), y a representar los problemas que enfrentamos de forma eficaz y parsimoniosa.

En todo campo del saber hay una necesidad convergente de establecer criterios de evaluaci ón útiles, mediante los cuales se pueda determinar la aceptaci ón o rechazo de hipótesis. Esta disyuntiva conduce a un inter és académico en general por explicar la toma de decisiones. No


obstante, la gran diversidad de disciplinas, heterogeneidad e innovaci ón en el conocimiento moldean el proceso de acuerdo a los par ámetros establecidos por cada disciplina. Ergo, la definición y el avalúo del término no pueden generalizarse, pues cada individuo y/o grupo contempla una visión única de los criterios efectivos. Esto desemboca en la necesidad de generar mé todos, modelos y conceptos para la toma de decisiones, cada uno adaptado a las

especificaciones particulares de su dominio. La estructura de los mismos es el reflejo de su enfoque particular, así como la necesidad inherente a toda disciplina acad émica: generar una contribución social.

Este trabajo presenta la toma de decisiones en un contexto grupal, considerando los distintos entornos como definidores de sus criterios y objetivos. Primero se introducen tres enfoques generales, como marco conceptual para clasificar los distintos procesos de decisi ón. Luego se ramifican los distintos modelos por su ámbito aplicable, su visión de grupo subyacente y sus objetivos básicos. No obstante, los procesos de decisi ón, como “criaturas de la práctica”, se prueban en su desempeño real; por esta razón, el trabajo también incluye varios ejemplos, que permiten constatar cómo los diversos modelos transforman el concepto “decisi ón” de un ente genérico y abstracto a una herramienta de trabajo.

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Enfoques Generales Enfoque Utilitario

Como implica su nombre, este enfoque se fundamenta en el concepto de utilidad. La utilidad es una medida de las preferencias personales de algún bien sobre otro, y puede ser sinónimo de placer, bienestar o éxito (Kapteyn, 1985). En tiempos antiguos, los individuos hablaban de la utilidad como un ente tan tangible y mensurable como cualquier otro: esto culmin ó en una multiplicidad de inconsistencias y problemas de medici ón que llevaron a teóricos incluso postular que debí a desecharse por completo (Varian, 2005). Una reformulaci ón en términos del comportamiento preferencial exhibido, en vez del “placer” o “bienestar” provenientes de alg ún material tangible, permitió su elaboración formal, ya que permit í a la transitividad y descartaba la medición como su objetivo principal (Kapteyn, 1985). Hoy d í a, la utilidad conforma la base de la toma de decisiones impulsada por supuestos económicos; el término supuestos es fundamental, pues subraya la naturaleza principalmente te órica del enfoque utilitario y su formalismo caracterí stico.

La toma de decisiones empresarial conforma el entorno natural de desarrollo de decisiones utilitarias. En este entorno, los recursos limitados de una empresa deben optimizarse en uso para obtener la máxima ganancia del producto; esto se conoce como eficiencia Paretiana 1. La

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Eficiencia Paretiana – Es un criterio que define el máximo de utilidad como el punto donde un aumento unitario en un bien A se produce a expensas de una reducción en los demás bienes (B, C, ...) superior al mismo (Thomson, 1966).


competitividad de una empresa es el nivel de ganancia que la misma pueda garantizarle a sus accionistas; por ende, la empresa que produzca la ganancia m áxima en el mercado atraerá la mayor cantidad de accionistas – y en consecuencia, mayor capital. En base a los riesgos inherentes a cada opción, la toma de decisiones debe formularse matem áticamente para evitar costosos errores de juicio o sesgos en la descripci ón/percepción del problema. La utilidad se utiliza en estas decisiones como herramienta para integrar las preferencias humanas en la asignación de recursos, y por ende sirve de medidor de “eficiencia distributiva” y la satisfacci ón de deseos y necesidades (Keeney y Raiffa, 1976).

Debido al supuesto de preferencias individuales, el enfoque utilitario niega la existencia de los grupos como comunidades (Ryan, 2001). Esta deficiencia en la teor í a de utilidad para fundamentar decisiones colectivas implica que debe modificarse forzosamente para ser incorporada en la dinámica de grupos. Algunas transformaciones comunes a este enfoque son: a) reasignar la utilidad como “placer” respecto al beneficiario indirecto (ej. Becker, 1981), b) atribuir motivos individualistas a decisiones altruistas (Andreoni, 1989), o c) aproximar el comportamiento individual mediante modelos estoc ásticos (ej. Wilcox, 2011). Otros teóricos como Keeney y Raiffa (1976) asumen que los objetivos grupales pueden ser acatados mediante una colección de planes individuales, que integren en su ecuaci ón utilitaria las decisiones de otros individuos. En efecto, los procesos de comunicaci ón no son importantes para una toma de decisiones efectiva bajo el utilitarismo: debido a que el ambiente empresarial se basa en la aproximación al ideal uní sono de maximización de ganancia, no es necesario dirimir

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democráticamente los objetivos.

Enfoque Psicológico

La meta del ambiente psicol ógico es tomar una perspectiva objetiva, descriptiva y emp í rica de la toma de decisiones (Hastie, 2001). Mediante un an álisis interno de los mecanismos envueltos en generar una decisi ón, el enfoque psicológico fundamenta los comportamientos sociales dentro de un marco cognitivo más general. Debido a la cantidad y complejidad de la teorí a descriptiva, el enfoque psicológico frecuentemente carece de medidas pr ácticas para lidiar con situaciones reales de toma de decisi ón (Bell & Raiffa, 1988). No obstante, la importancia de este enfoque yace en proveer una teor í a detallada del transcurso entero de una decisi ón, con definiciones formales y diagn ósticos establecidos.

El entorno de desempeño psicológico es uno de pura abstracción basado en hechos empí ricos; por tanto, los modelos generalmente no incluyen normativas útiles ni “criterios de optimización”. El enfoque psicológico busca estudiar, no el contexto de la decisi ón per se, sino las capacidades propiamente humanas utilizadas en la toma de decisiones. Dicho fin requiere de un alto grado de experimentación, lo cual hace que el ambiente de investigaci ón sea indispensable para su construcci ón (Wierzbicki, Makowski & Wessels, 2000). Esto va en contraposición con el enfoque utilitario, que utiliza el contexto de la decisión como criterio principal, y se enfoca casi exclusivamente en obtener resultados ó ptimos, determinados a priori al proceso de decisión (Keeney y Raiffa, 1976). Los modelos psicol ógicos son útiles para

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describir el panorama individual y colectivo de una decisi ón, así como de los mecanismos usados para generar un resultado determinado (ej. Gold & Schladen, 2007).

Los grupos bajo el enfoque psicol ógico tradicional 2 son vistos como “Dos o más personas que comparten una definición y evaluación común de sí mismos y se comportan de acuerdo con tal definición” (como aparece en Hardman, 2009, p. 147). Un tipo de grupo particular son los equipos , que se definen como:

a) Dos o más individuos que b) interactúan socialmente (cara a cara, o cada vez m ás, virtualmente); c) poseen una o más metas en común; d) se unen para realizar tareas relevantes a la organización; e) muestran interdependencia respecto a su flujo de trabajo, metas y resultados; f) tienen diferentes roles y responsabilidades; y g) est án insertados en un sistema organizativo abarcador, con fronteras y enlaces al contexto sist émico más amplio y al ambiente de trabajo (Kolowski & Ilgen, 2006, p. 79).

En el enfoque psicológico, los grupos son medidos a base de su efectividad al tomar decisiones. Éstos se atribuyen a diversidad de factores internos y externos a los grupos: distintos criterios, métodos y roles tienen efecto significativo en el desempe ño grupal (Hardman, 2009). Por virtud de la disciplina, el enfoque psicol ógico se centra en estudiar la dimensi ón instrumental de la toma de decisiones en grupo, examinando las din ámicas de decisión puramente en torno a

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Es imposible determinar una perspectiva única de los grupos al enfoque psicol ógico, sencillamente por la amplitud de los temas que determinan.


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su rendimiento y sin distinguir sus fines o medios sociales. Esto surge nuevamente de la meta descriptiva y empí rica del enfoque, que por diseño no incluye normativas contextualizadas o metas éticas. No obstante, esta evaluación a profundidad de la práctica grupal – y las dinámicas que conducen a éxitos o fracasos – contribuye grandemente a la efectividad de los grupos en completar su visión y misión.

Enfoque Comunitario

El enfoque comunitario describe las decisiones en la pr áctica de distintos grupos, y en base a la experiencia sostenida en múltiples entornos de decisión comunitarios. En esencia, este enfoque busca describir el trayecto que conduce a un grupo de un estado de inacci ón y dependencia hacia un estado de acci ón y libertad. Como enfoque pragmático, su meta no es formular principios universales, sino fomentar el cambio social de base mediado por una toma de decisiones que produzca facultamiento (empowerment) colectivo. Las decisiones son formuladas en términos de este fin social, y deben trastocar la balanza de poder en favor de la democracia y la gestión horizontal. La toma de decisiones, entonces, se convierte en el mecanismo principal para generar autogestión e independencia ideológica de los esquemas sociales preexistentes. Este fuerte elemento polí tico y la búsqueda de autogestión democrática son distintivos por excelencia del enfoque comunitario, y marcan su labor principalmente normativa en el desarrollo de modelos de decisión.

El entorno comunitario es una secuencia de transformaci ón social, y encuentra su mayor


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exposición en los movimientos sociales de base. En particular, este enfoque persigue que los grupos cumplan su visión y misión efectivamente, y en el proceso generen acci ón social concertada que culmine en la satisfacci ón de necesidades comunes. La toma de decisiones comunitaria debe resultar casi exclusivamente en consensos cooperativos, por causa de la fuerte interdependencia requerida de sus miembros: esto es el paradigma inverso al enfoque utilitario, que busca la satisfacción individual como medio hacia el consenso social. Otra caracter í stica del entorno comunitario es su fuerte arraigo en el contexto colectivo, el cual – igual al enfoque utilitario – define las decisiones de grupo as í como los objetivos deseados. Pero contrario al mismo, este contexto no es informaci ón adicional en un criterio de optimizaci ón, sino el cimiento del poder latente en la organización; es decir, el contexto social es la razón por la cual debe transformarse la gestión actual de la comunidad.

El concepto de facultamiento define esta faceta polí tica. Según Page y Czuba (1999), el facultamiento es “un proceso social multidimensional que ayuda a las personas a tomar control de sus vidas. Es un proceso que impulsa el poder (es decir, la capacidad de implementar)... actuando en eventos que las personas definan como importantes” (para. 11). El poder, bajo esta definición, es una parte indispensable de la toma de decisiones comunitaria: las decisiones bajo este enfoque deben – al menos en conjunto – desplazar al grupo de un plano de dependencia a uno de independencia en visi ón y misión. Las decisiones que reflejan esta transici ón habilitan que el grupo obtenga libertad y democracia en el manejo de sus asuntos, y por derivaci ón, un aumento en su grado de facultamiento.


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El enfoque comunitario define los grupos por la visión compartida de algún colectivo respecto a la sociedad; la misión de cualquier grupo es llevar a cabo dicha visi ón, que en última instancia responde a deseos y necesidades humanas. Esta definici ón contrasta con la del enfoque psicológico, donde los grupos se cimientan en la cohesi ón e interdependencia más que en la finalidad común. Por ser de base pragm ática, el enfoque comunitario no establece pautas especí ficas sobre la visión y misión de los grupos, sino que toma diferentes “idiomas” seg ún el contexto (FosterFishman, Salem, Chibnall, Legler, & Yapchai, 1998). No obstante, el grupo comunitario puede “definirse” de forma general como cualquier colectivo que se defina interna y externamente por a) sostener una visi ón y misión común, y b) tomar pasos concertados hacia la misma. Ejemplos de Modelos de Decisi ón

Una vez presentados los enfoques de decisi ón, cabe presentar ejemplos directos de la aplicación de estos enfoques al desarrollo de teor í as sobre la toma de decisión. A continuación se presentan una variedad de modelos representativos de los diversos enfoques:

Modelos de Decisi ón Utilitarios

La toma de decisiones utilitaria se fundamenta en alta rigurosidad matem ática, lo cual la hace presta para gran variedad de problemas. Dos modelos principales para acercarse a este concepto se presentan a continuación.


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An álisis de Decisi ó n (Keeney & Raiffa, 1976)

Este modelo busca expandir un problema a trav és de todas las implicaciones previstas, para luego asignar un valor especí fico de utilidad a cada nodo seg ún el beneficio económico presentado, y finalmente comparar el valor agregado de las distintas “ramas” de decisi ón. Su representación visual es a manera de árbol con nodos simbólicos en cada disyuntiva, los cuales distinguen si el evento es a) un resultado desconocido, b) una decisi ón consecuente a la original, o c) una consecuencia final. Trazar el “ árbol de decisiones” consta de 5 pasos:

1. PreAn álisis – como su nombre indica, este paso ocurre previo a desarrollar un árbol de decisión. Envuelve observar a) qué tipo de problema se está enfrentando, b) cuáles son los objetivos generales de la organizaci ón, c) cuáles son las posibles decisiones a tomar, d) cuáles eventos son de í ndole desconocida y e) qué probabilidad de ocurrir tiene cada evento. 2. Análisis Estructural – envuelve “estructurar la anatom í a cualitativa del problema” (Keeney y Raiffa, 1976, p. 5). En cierto modo, el árbol de decisiones es una lí nea de tiempo, donde se comienza por la decisión presente y se proyecta a sus consecuencias futuras. Por tanto, es necesario preguntarnos qu é decisiones podemos tomar en el momento o despu és, cómo reaccionar a nueva información obtenida durante el tiempo, que datos se requieren obtener, y qué decisiones resultan irrelevantes a nuestro problema de decisi ón. 3. Análisis de Incertidumbre – se utiliza la información disponible para estimar la probabilidad de que ocurran distintos eventos fuera del control del agente de decisi ón.


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4. Análisis de Utilidad – el agente de decisión le asigna valores de utilidad a las distintas consecuencias que pueden ocurrir al final de cada “rama” de decisi ón, basado en sus preferencias personales y los costos psicol ógicos y sociales que envuelven los resultados de cada decisión. 5. Análisis de Optimizaci ón – una vez se han calculado tanto las probabilidades de ocurrir un evento, como las utilidades esperadas de cada decisi ón, se debe calcular entonces la estrategia óptima para maximizar la utilidad esperada usando un algoritmo de decisi ón, una instrucción que permita diferenciar entre las ramas para escoger siempre la que maximice la utilidad esperada.

Figura 1: Modelo de un Árbol de Decisiones Desglosado en sus Componentes

Fuente : Mochal, T. (Julio 29 de 2008). See effect of dependent risk by using a decision tree. Recuperado de http://www.techrepublic.com/blog/techmanager/seeeffectofdependentriskbyusingadecisiontree/569


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Proceso de Jerarquí a Anal í tica (Saaty, 2008)

Este proceso incorpora al análisis de decisión los valores intangibles, al incluir una escala artificial para cada punto intangible u objetivo cualitativo. Es m ás robusto que el simple método de análisis de decisión, al asumir que no todas las categor í as de un problema pueden ser evaluadas mediante valores monetarios. Su proceso es como sigue: 1. Define el problema y determina el conocimiento deseado. 2. Estructura la decisión según los mé todos del an álisis de decisiones. 3. Construye una colecci ón de matrices comparativas – se crean matrices en las cuales la fila superior se compara con cada elemento inferior a la misma, y se asigna una prioridad (relativa a la primera fila) para cada elemento. 4. Utiliza las prioridades obtenidas de cada comparaci ón para ponderar los elementos de la matriz, y así obtener el valor ponderado de cada elemento. Figura 2: Matriz de Comparaciones para el Consumo de Bebidas en E.U.

Fuente: Saaty, T. L. (2008). Decision Making Using the Analytic Hierachy Process. International Journal of Services Sciences, 1 (1),

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El valor exacto de las ponderaciones no se obtiene mediante la media aritm ética, sino mediante la media geométrica, donde se multiplican los resultados de cada fila y luego se

(∏ ) n

elevan a la potencia recí proca del número de elementos en la fila, o sea,

i= 1

x i

1 n

. Estos

resultados en la práctica se aproximan a las proporciones estad í sticas reales (ibid.) Modelos de Decisi ón Psicológicos Teorí a de Detecci ó n de Se ñ ales (Wickens, 2002)

Este modelo busca cuantificar las decisiones individuales bajo un contexto de incertidumbre. Según el mismo, el trasfondo de este tipo de decisi ón proviene de dos fuentes principales de información: una señal, que es el estí mulo deseado, y otra de ruido, la cual es un compuesto de todo estí mulo que atraiga la capacidad cognitivadecisiva del individuo lejos de la se ñal. Ambas fuentes se solapan, ya que comparten el mismo “espacio sensorial” en la perspectiva del individuo: este solape aumenta medida que el est í mulo de la señal se desvanece y el del ruido aumenta, y viceversa. El criterio de decisi ón individual consiste en escoger un punto donde se acerque lo más posible al valor esperado de la se ñal dentro del solape entre las distribuciones. La tasa de verosimilitud de esta decisi ón, o la probabilidad de errores versus la de aciertos en muestreo repetido, corresponde a cu án cerca se encuentra el criterio de decisi ón de la media real de la señal, y depende de la variabilidad y fuerza de la se ñal/ruido, y de las capacidades individuales para distinguir entre los dos est í mulos.


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Prueba Secuencial de Tasas de Probabilidad (Gold & Schladen, 2007)

Esta prueba generaliza la metodolog í a estimada por la teorí a de detección de señales, y prescribe a su vez un criterio de decisi ón mensurable por métodos estadí sticos. Según esta teorí a, hay cuatro elementos que inciden en las decisiones individuales: a) evidencia o datos relevantes a la decisión, b) preconcepciones, o valores sobre el tema previos a recibir evidencia, c) valores subjetivos, o valores usados para interpretar los datos recibidos y d) la variable de decisi ón, o la ponderación particular de probabilidades que le asigna cada individuo a la evidencia recibida y a la posibilidad percibida de un resultado. Bajo la prueba secuencial, la variable de decisi ón ocurre en un flujo constante a trav és del tiempo, a medida que cambian los valores subjetivos de la persona o aparece nueva evidencia hacia un resultado particular. El criterio de decisi ón normativo es aquel resultado con m ás evidencia a favor al culminar el tiempo disponible para razonar la decisión. Esto implica que una decisión a) no necesariamente usa toda la informaci ón disponible, ya que pueden haber evidencias que apoyen otros resultados, b) se centra fuertemente en las capacidades humanas – preconcepciones, valores subjetivos y data sensorial, y c) ejerce un criterio de decisión simple: la decisión con más evidencia al momento es la mejor. Esto es precisamente la definición de un heurí stico (Katsikopoulos, 2011).

La conclusión teórica del modelo es que para un tiempo finito con incertidumbre, el ser humano no optimizará la información disponible a un modelo racional, sino que elegir á basado en su situación particular, con un criterio simple y apoyado fuertemente en sus capacidades de decisión.


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Modelos de Decisi ón Comunitarios Modelo de Rumbos (Saegert & Winkel, 1996)

El modelo de rumbos propone una nueva forma para aproximarse al desarrollo de facultamiento, tomando como ejemplo las comunidades de bajo ingreso en Nueva York que buscaron gestionarse vivienda de forma cooperativa, recuperando edificios abandonados y auto administrándolos. Según el mismo, el facultamiento de la comunidad surgi ó de cuatro niveles cuya interacción genera un “ascenso” en el nivel de facultamiento (p. 517). En el primer nivel, los atributos personales son variables fundamentales y ex ógenas que motivan y crean la interacci ón inicial de la comunidad. Esto lleva al segundo nivel, donde la generaci ón de actividades cooperativas produce efectos directos en la calidad de vida de los residentes y la evaluaci ón de la propiedad conjunta, que componen en promedio el tercer nivel, la calidad de vida en el edificio. Esta mejora en la calidad de vida comenzaba nuevamente el ciclo y generaba mayor sentido autogestionario en los individuos que compon í an dicha organización.

Modelo de Esperanza Aprendida (Zimmerman, 1990)

Este modelo utiliza la literatura sobre desvalidez aprendida para generar un modelo que dirija hacia lo opuesto: esperanza aprendida. Seg ún el autor, la esperanza aprendida es el proceso por el cual los individuos adquieren destrezas que les permiten sobreponerse a su estado de desánimo (p. 73). Los grupos comunitarios, dentro de este modelo, son “centros de creaci ón” de esperanza aprendida, ya que el rango de destrezas personales y colectivas que se obtienen de participar en los mismos permiten que los individuos puedan envolverse en la soluci ón activa de


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los problemas a su alrededor. Este empoderamiento psicol ógico lleva paulatinamente al empoderamiento social dentro del grupo, al desviar las consecuencias negativas de la falta de control a intentos exitosos 3 para ejercer control colectivo sobre los mismos.

Conclusión

Basado en lo presentado anteriormente, podemos concluir con certeza que cada m étodo de decisión posee atributos que los optimizan para sus ámbitos particulares. Reconocer cada ámbito es importante, ya que en la vida real nuestras decisiones utilizan varios modelos y aplicaciones multidisciplinarias de los mismos. No obstante, debe reconocerse que aunque el enfoque determina la naturaleza del problema de decisi ón, la construcción de un modelo útil para resolver decisiones individuales o colectivas depende de los agentes de decisi ón en sí . Una solución real, tal como lo postulan Mintzberg y Westley (2001), proviene de integrar aspectos de los distintos modelos que generen una praxis m ás efectiva en el contexto del grupo. Una visi ón integrativa de cada enfoque evita conflictos de comprensi ón, agiliza el proceso de decisión y genera normativas sólidas basadas en la información disponible.

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Los intentos exitosos son las oportunidades de compromiso y logro a las que acceden los integrantes de un grupo, aunque en la realidad no tengan resultados efectivos. El mero hecho de decidir participar en vez de ignorar el asunto resalta la adquisici ón de una destreza para sobreponerse a la desvalidez aprendida.


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Referencias

Andreoni, J. (1989). Giving with Impure Altruism: Applications to Charity and Ricardian Equivalence. Journal of Political Economy, 97 (6), 14471458. Recuperado de http://www.jstor.org/stable/1833247 Becker, G. S. (1981). Altruism in the Family and Selfishness in the Marketplace. Economica, 48(189), 115. Recuperado de http://www.jstor.org/stable/2552939

Bell, D. E., Raiffa, H. (1988). Decision Making: Descriptive, Normative, and Prescriptive Interactions. Melbourne, AU: Cambridge University Press.

Dean, J. W., Sharfman, M. P. (1996). Does Decision Process Matter? A Study of Strategic DecisionMaking Effectiveness. The Academy of Management Journal, 39 (2), 368396. doi:10.2307/256784 FosterFishman, P. G., Salem, D. A., Chibnall, S., Legler, R., Yapchai, C. (1998). Empirical Support for the Critical Assumptions of Empowerment Theory. American Journal of Community Psychology, 26 (4), 507536. doi:10.1023/A:1022188805083

Gold, J. I., Schladen, M. N. (2007). The Neural Basis of Decision Making. Annual Review of Neuroscience, 30, 535574. doi:10.1146/annurev.neuro.29.051605.113038

Hardman, D. (2009). Judgment and Decision Making: Psychological Perspectives . London: BPS Textbooks in Psychology. Hastie, R. (2001). Problems for Judgment and Decision Making. Annual Review of Psychology, 52, 653683. doi:10.1146/annurev.psych.52.1.653


Kapteyn, A. (1985). Utility and Economics. De Economist, 133(1), 120. doi:10.1007/BF01675959 Katsikopoulos, K. V. (2011). Psychological Heuristics for Making Inferences: Definition, Performance, and the Emerging Theory and Practice. Decision Analysis, 8(1), 1029. doi:10.1287/deca.1100.0191 Keeney, R. L., Raiffa, H. (1976). Decisions with Multiple Objectives: Preferences and Value TradeOffs. New York: John Wiley & Sons.

Kozlowski, S. W. J., Ilgen, D. R. (2006). Enhancing the Effectiveness of Work Groups and Teams. Psychological Science in the Public Interest, 7 (3), 77124. doi:10.1111/j.15291006.2006.00030.x Mintzberg, H., Westley, F. (2001). Decision Making: It's Not What You Think. MIT Sloan Management Review, 42(3). Recuperado de http://sloanreview.mit.edu/themagazine/2001

spring/4238/decisionmakingitsnotwhatyouthink/ Page, N., Czuba, C. E. (1999). Empowerment: What is it? Journal of Extension, 37 (5). Recuperado de http://www.joe.org/joe/1999october/comm1.php Ryan, A. J. (2001). Optimizing Group Utility in the Collaborative Decision Making Process. Recuperado de http://mason.gmu.edu/~ajryan/research.html Saaty, T. L. (2008). Decision Making Using the Analytic Hierarchy Process. International Journal of Services Sciences, 1(1) , 8398. doi:10.1504/IJSSCI.2008.017590

Saegert, S., Winkel, G. (1996). Paths to Community Empowerment: Organizing at Home. American Journal of Community Psychology, 24(4), 517550. doi:10.1007/BF02506795

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Thomson, E. A. (1966). A Pareto Optimal Group Decision Process. Public Choice, 1 (1), 133140. doi:10.1007/BF01718990 Varian, H. (2005). Intermediate Microeconomics: A Modern Approach (7ed). New York: W.W. Norton & Co., Ltd. Wickens, T. D. (2002). Elementary Signal Detection Theory. Cary, NC: Oxford University Press. Wierzbicki, A., Makowski, M., Wessels, J. (2000). ModelBased Decision Support Methodology With Environmental Applications. Dordrecht, DE: Kluwer Academic Publishers.

Wilcox, N. T. (2011). Stochastically More Risk Averse: A Contextual Theory of Stochastic Discreet Choice Under Risk. Journal of Econometrics, 162(1), 89104. doi:10.1016/j.jeconom.2009.10.012 Zimmerman, M. A. (1990). Toward a Theory of Learned Hopefulness: A Structural Model Analysis of Participation and Empowerment. Journal of Research in Personality, 24 (1), 7186. doi:10.1016/00926566(90)90007S

Monografía Toma de Decisiones

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